Revisión sistemática sobre la aplicación de ontologías de dominio en el análisis de sentimiento
Abstract
El análisis de sentimiento es un área de creciente investigación en los campos
del procesamiento de lenguaje natural y la recuperación de información. En
los últimos años ha habido un aumento en la aplicación de técnicas semánticas
en el análisis de sentimiento, en particular con el apoyo de la aplicación de
ontologías de dominio. Sin embargo, en la literatura actual no se cuenta con
un estudio que reporte de manera sistemática los beneficios alcanzados con la
aplicación de ontologías de dominio al análisis de sentimiento. Esta revisión
sistemática tiene por objetivos realizar dicha síntesis, reportar el grado de
generalización de las investigaciones realizadas, verificar el aprovechamiento
de la riqueza expresiva de las ontologías de dominio y señalar el estado del
arte actual en la representación de las emociones humanas por medio de
ontologías de dominio en su aplicación al análisis de sentimiento.
Se identificó 9 distintos problemas del análisis del sentimiento a los que se
aplicó ontologías de dominio y un total de 22 beneficios de dicha aplicación.
Los beneficios más reportados son: (1) el soporte para una representación
estructurada de las opiniones y la vinculación de datos; (2) mayor precisión
y exhaustividad en la clasificación de la polaridad; y (3) soporte para la
representación de modelos emocionales.
Como investigación futura se sugiere profundizar en el empleo de ontologías
de dominios para analizar el sentimiento a nivel de conceptos, modelar el
proceso de análisis de sentimiento, estandarizar la elaboración de ontologías
de productos e integrar diversos modelos emocionales, así como aprovechar
mejor la expresividad semántica y capacidad de razonamiento de las ontologías
de dominio.
Temas
Ontología
Procesamiento en lenguaje natural (Computación)
Emociones--Ontología
Minería de datos
Procesamiento en lenguaje natural (Computación)
Emociones--Ontología
Minería de datos
Para optar el título de
Magíster en Ciencias de la Computación